国家风险相关性机理与测度研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71771206
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0113.风险管理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Country risk contagion is an important determinant for the international capital flow and global investment strategy, and how to accurately measure the risk correlation among countries has become an urgent and difficult issue in country risk theory and management practice. Difficulty in describing the interaction between risk elements and the obscure mechanism of risk correlation hinder the country risk study, therefore, focusing on the risk contagion network, the basic theory and models on country risk correlation are studied. Centering on the various manifestations of country risk correlation, such as dependence, co-movement, spillover and contagion, the inherent characteristics of country risk correlation are investigated, and its formation mechanism and evolution rule are concluded. Country risk is analyzed from a multi-scale perspective, but there is no consistence in regard to the principles of reconstructing the multi-scales. In view of this, the principles of matching decomposition and reconstruction algorithms are explored. Further, under the constraints of data characteristics of multi-scales, correlation measurement models are studied centering on the classification and the depicting mechanism of risk characteristics. Then the complex network stemming from the time series data is constructed, and this helps extend the research perspective from country pairs to country association network with multiple countries. The results aim at expanding the existing research category of country risk correlation, promoting and enriching the country risk management theory.
国家风险传染是影响国际资本流动与全球投资战略的重要决定因素,如何准确测度国家间的风险相关性已成为国家风险理论与管理实践中亟待解决的难题。针对国家风险传染过程中风险要素交互作用难以刻画、相关性机理不清等问题,开展以风险传染网络为重点的国家风险相关性基础理论与模型方法研究。从风险相依、联动、溢出、传染等多种国家风险相关性形式出发,研究其内在的本质特征,总结出国家风险相关性的形成机理与演化规律;针对国家风险要素的尺度复杂性,研究重构算法与分解算法的匹配规则,解决尺度特征重构过程中缺乏统一规则的难题;在尺度数据特征约束下,研究相关性测度模型的分类规则与风险特征刻画机理,构建与风险相关性特征匹配的多尺度相关性测度模型,进而构建国家风险传染的时间序列复杂网络,将研究视野从一对一的国家组合扩展到面向多个国家主体构成的国家关联网络。研究成果旨在拓展国家风险相关性研究范畴,丰富并发展国家风险管理理论。

结项摘要

国家风险反映的是一国综合风险状态,其风险诱因众多且易变,呈现出多重复杂相关特征。当前,国际环境不稳定不确定因素明显增多,中国正在或未来依然面临着各种不断涌现的国家风险新场景,国家层面的风险关联与传染效应已成为全球风险社会演化的主要驱动力,我国企业“走出去”面临着高度关联和依赖性的复杂风险系统。国家风险传染是影响国际资本流动与全球投资战略的重要决定因素,如何准确测度国家间的风险相关性已成为国家风险理论与管理实践中亟待解决的难题。.本课题将研究重心聚焦在国家风险与经济行为间复杂相关性,针对国家风险传染过程中风险要素交互作用难以刻画、相关性机理不清等问题,将研究视野从一对一的国家组合扩展到面向多个国家主体构成的国家关联网络,开展以风险传染网络为重点的国家风险相关性基础理论与模型方法研究。通过构建国家风险主题数据库、凝练多种决策场景的共性问题,提出了国家风险“多主体-多要素-多尺度”综合分析与测度框架,致力于国家风险决策场景的模拟推演与应对策略研究,主要研究进展可概括为:1)开展国家风险决策场景的模拟推演与应对新范式研究;2)构建了一套考虑决策者偏好的风险相关性测度方法论,建立国家风险评价的一般性框架;3)提出了一系列风险相关机理与数据特征融合的风险预测工具,支撑风险场景的不确定性决策。.聚焦“多主体-多要素-多尺度”风险关联这一关键科学问题,在国内外重要学术期刊以及学术会议上发表学术论文32篇,其中第一资助标注的SCI/SSCI论文18篇、基金委管理学部认定重要中文期刊论文3篇。提交相关政策建议4份,出版学术专著1部。培养博士毕业生3名,目前在读博士生3名,在读硕士生1名。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(1)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于多元驱动因素的主权CDS利差预测研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计量经济学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李建平;王军;冯倩倩;孙晓蕾
  • 通讯作者:
    孙晓蕾
New Challenge and Research Development in Global Energy Financialization
全球能源金融化的新挑战与研究进展
  • DOI:
    10.1080/1540496x.2019.1636588
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Emerging Markets Finance and Trade
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Ji Qiang;Li Jianping;Sun Xiaolei
  • 通讯作者:
    Sun Xiaolei
Financial stress dynamics in China: An interconnectedness perspective
中国的金融压力动态:互联性视角
  • DOI:
    10.1016/j.iref.2020.04.004
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    International Review of Economics & Finance
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Xiaoyang Yao;Wei Le;Xiaolei Sun;Jianping Li
  • 通讯作者:
    Jianping Li
Dynamic Spillover Effect Between Oil Prices and Economic Policy Uncertainty in BRIC Countries: A Wavelet-Based Approach
金砖四国油价与经济政策不确定性之间的动态溢出效应:基于小波的方法
  • DOI:
    10.1080/1540496x.2018.1564904
  • 发表时间:
    2019-09-26
  • 期刊:
    EMERGING MARKETS FINANCE AND TRADE
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Chen, Xiuwen;Sun, Xiaolei;Wang, Jun
  • 通讯作者:
    Wang, Jun
Measuring the risk of Chinese Fintech industry: evidence from the stock index
衡量中国金融科技行业的风险:来自股指的证据
  • DOI:
    10.1016/j.frl.2020.101564
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    Finance Research Letters
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Yinhong Yao;Jianping Li;Xiaolei Sun
  • 通讯作者:
    Xiaolei Sun

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其他文献

考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型删选研究
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    何琬
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  • 发表时间:
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    --
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  • 通讯作者:
    周鹏
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    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    甄浩;王谱宇;孙晓蕾;杨伟
  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国能源
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘畅;陈建明;孙晓蕾
  • 通讯作者:
    孙晓蕾

其他文献

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孙晓蕾的其他基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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